電商運營訪客分析——訪客分布

在訪客分布板塊中，可以看到訪客來訪時間、訪客地域分布、訪客的特征與行為習(xí) 慣等數(shù)據(jù)信息的匯總與展示。

(1 )時段分布。

時段分布中可以查看店鋪訪客的來訪時間段以及下單的時間段情況，如圖7-42所示。

訪客分布 訪客對比

時間分布                                         日明 2019-04-25*2019-04-25 缺"女下12

從圖7-37中可以看出，訪客的訪問高峰期是10:00—11:00,以及22:00—24:00這兩 個時段，運營人員可以通過對這些時段進(jìn)行優(yōu)化來合理設(shè)置產(chǎn)品的上下架時間，并進(jìn)行 直通車的推廣。例如，運營人員可以把店鋪的主要產(chǎn)品安排在訪客高峰時段上下架，直 通車也可以重點投放在訪客高峰時段。

(2)地域分布。

在地域分布中，運營人員可以査看“訪客數(shù)占比排行”和“下單買家數(shù)排行” o通 過査看這兩個排行榜，運營人員可以清楚地知道哪個地區(qū)的訪客和下單用戶最多，應(yīng)該 對哪個地區(qū)的用戶進(jìn)行重點運營。例如，某店鋪的訪客和下單用戶主要集中在廣東省、 江蘇省、浙江省這3個省份，那么運營人員就應(yīng)該重點在這3個省份加大推廣運營的力度,比如加大這3個省份直通車的投放量、針對這3個省份進(jìn)行專場的促銷活動等，盡可能 地提升這3個省份的流量和轉(zhuǎn)化率。

(3)特征分布。

特征分布中包括淘氣值分布、消費層級、性別、店鋪新老訪客等內(nèi)容，如圖7-39所 示。通過分析圖7-43可以發(fā)現(xiàn)，淘氣值1000以上的用戶下單轉(zhuǎn)化率較高；老用戶轉(zhuǎn)化率 高于新用戶；女性用戶轉(zhuǎn)化率高于男性用戶。根據(jù)這些數(shù)據(jù)信息，運營人員可以針對這 部分轉(zhuǎn)化率高的人群做一些定向營銷，如對老用戶發(fā)放優(yōu)惠券、多上架一些女性商品等。 經(jīng)過這樣的優(yōu)化，店鋪盈利會繼續(xù)攀升。

(4)行為分布。

行為分布主要是用于查看和分析訪客是通過什么關(guān)鍵詞進(jìn)入店鋪的。 關(guān)鍵詞能夠很好地表達(dá)用戶的需求，通過査看行為分布中的來源關(guān)鍵詞TOP5,運營人員 可以找到店鋪引流過程中最重要的5個關(guān)鍵詞，并重點優(yōu)化和維護(hù)這5個關(guān)鍵詞。